29.12.2024
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Fördern, finanzieren und feiern: Das braucht die Female-Startup-Szene für 2025

"Let us put our money where our mouth is". Mit klaren Worten erzählt Hannah Wundsam, Co-Managing Director von AustrianStartups, wie sich die Lage im Startup-Sektor für das neue Jahr aufheitern ließe.
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(c) Quan Nguyen, Unsplash

Die Fakten sind nichts gänzlich Neues. Und langweilen wollen wir unsere Leser:innen auch nicht. Man könnte also aufhören, darüber zu berichten. Oder eben genau das mit Nachdruck tun – und Lösungen aufzeigen, um doch Mini-Schritte in Richtung Besserung zu unterstützen.

Frauenquote sinkt, obwohl sie eigentlich steigt

Die Frauenquote in der österreichischen Startup-Szene sank im Vorjahr wieder. Im Jahr 2018 lag der Frauenanteil heimischer Gründer:innen bei 12 Prozent. Drei weitere Jahre stagnierte die Quote bei 17 Prozent (2019 bis 2021). 2022 waren 19 Prozent der heimischen Gründer:innen Frauen. 2023 ging es wieder bergab.

Das sagt die neueste Erhebung einer in Österreich und darüber hinaus angesehenen Quelle: Der Austrian Startup Monitor, herausgegeben vom AIT Austrian Institute of Technology in Zusammenarbeit mit AustrianStartups und dem Gründungszentrum der WU Wien.

Im jüngsten Report steht nun auf Seite acht in weißer Schrift: “Der Anteil von Frauen an allen Gründer:innen liegt bei 17 Prozent und ist im Vergleich zum Vorjahr gesunken.”

Auch der Anteil an Startups, bei denen zumindest eine Frau im Gründungsteam saß, lag im Jahr 2022 auf 39 Prozent. Ein Jahr später rutschten Gründungsteams mit mindestens einer Frau auf 33 Prozent zurück. Neuere Zahlen sind noch in Auswertung.

Noch nie so viele

Gesamtwirtschaftlich steigt die Frauenquote im Unternehmertum aber. Laut der Mitglieder- und Gründungsstatistik der WKÖ von Dezember 2023 wurde “mehr als jedes dritte Unternehmen in Österreich von einer Frau geleitet”. Der Frauenanteil an heimischen Unternehmer:innen liegt damit bei 39,3 Prozent.

Nach diesen Zahlen wurden “noch nie so viele Einzelunternehmen von Frauen gegründet” – nämlich knapp die Hälfte (44,5 Prozent) aller im Jahr 2023 gegründeten. Das passierte vor allem in den Bereichen Fußpflege, Kosmetik und Massage sowie Direktvertrieb und Mode. Wohlgemerkt handelt es sich dabei nicht um die Gründung und Führung von Startups – und damit auch nicht primär um den unternehmerischen Fokus auf Wachstum und Skalierung.

Der Wunsch nach Vereinbarkeit

“Tatsächlich sieht man in den Zahlen der WKO, dass die Unternehmen, die in Österreich von Frauen gegründet werden, hauptsächlich Ein-Personen-Unternehmen und Kleinstunternehmen sind.” Das sagt uns Hannah Wundsam, Co-Managing Director von AustrianStartups, im Interview. “Ein Großteil der Frauen gibt hier an, die Selbstständigkeit gewählt zu haben, um den Beruf besser mit der Familie vereinbaren zu können”, so Wundsam weiter.

Hannah Wundsam, Co-Managing Director von AustrianStartups
(c) AustrianStartups

Tatsächlich zeigt eine Motivumfrage der WKÖ aus 2023, dass die Selbstständigkeit für Frauen – konkret für 76,54 Prozent der Befragten – besonders aufgrund der flexiblen Zeit- und Lebensgestaltung sowie aufgrund ihres Wunsches nach Eigenverantwortung attraktiv ist. Dies gestaltet sich im Startup-Kosmos allerdings schwierig.

Startups und Stereotypen

Das begründet Hannah Wundsam einerseits durch gelebte Stereotypen in Berufsrollen: “Es ist eine gesamtgesellschaftliche Problematik, dass die Care-Arbeit vermehrt bei der Frau liegt. Zusätzlich ist vor allem im ländlichen Raum Kinderbetreuung, vor allem für Kleinkinder, viel zu wenig verfügbar.”

Das Problem hinter der sinkenden Frauen-Startup-Quote liegt jedoch nicht nur bei der Care-Arbeit: “Startups brauchen Kapital, um zu wachsen”, so Wundsam, “und wir sehen, dass immer noch ein negativer Bias gegenüber Frauen in Gründungsteams besteht. Laut dem State of European Tech Report von Atomico werden von jedem Euro, der in Europa von VCs in Startups investiert wird, 90 Cent in rein männliche, neun Cent in gemischte und ein Cent in rein weibliche Teams investiert.”

Hannah Wundsam spricht hier vom Gender Funding Gap der Startup-Szene. Auch der jüngste Funding Index der Wirtschaftsberatung EY zeigt: “Jede:r zehnte bei einer Finanzierungsrunde beteiligte Gründer:in ist weiblich”. Konkret erhielten 151 Männer und 18 Frauen im ersten Halbjahr 2024 frisches Kapital für ihr Startup.

Vier Frauenteams gegen 71 Männerteams

Laut brutkasten-Berichterstattung haben über das vergangene Jahr 2024 nur vier reine Frauenteams ein Investment erhalten. Dagegen floss Kapital in 26 gemischte Gründerteams und 71 Mal gab es eine Finanzspritze für reine Männerteams. Zu beachten ist hierbei, dass der Anteil an rein von Frauen gegründeten Startups bei 17 Prozent liegt. Gender Gaps kann man so gesehen weder aus der Founding- noch aus der Funding-Perspektive bestreiten.

Bias, Geld und Bildung

Ein Bias lässt sich Wundsam zufolge nicht nur in puncto Care-Arbeit und Finanzierung vernehmen. Sie sieht ein drittes und großes Problem der Gender-Imbalance in der geringen Förderung von MINT-Fächern und unternehmerischen Fähigkeiten von Mädchen in der Schulbildung.

“Wenn man Mädchen die Chance gibt, brillieren sie. Bei der Youth Entrepreneurship Week sehen wir, dass viele Mädchen innovative Ideen haben, diese großartig pitchen können und das Potenzial haben, impactvolle Führungspersönlichkeiten und Gründerinnen zu werden”, meint Wundsam.

“Over-mentored & under-funded”

Nur Fakten zu nennen, die zeigen, dass Vieles falsch läuft, bringt bekanntlich wenig. Es braucht konkrete Lösungen. Und Vorschläge, die Gleichberechtigung fördern und damit am besten auch Wirtschaft und Gesellschaft gut tun.

Hannah Wundsam hat davon ganz konkrete, nämlich den Ausbau der Kinderbetreuung österreichweit. Und überdies ein stärkeres Anreizsystem, um Karenz-Zeiten zwischen Männern und Frauen gleichmäßig aufzuteilen. Und: “Deutlich mehr Initiativen zur Förderung von Mädchen in Schulen - mit weiblichen Role Models aus der Startup-Szene.”

Außerdem zitiert sie Lisa Fassl, Gründerin von Female Founders: ”Lisa hat mal zu mir gesagt: 'Women are over-mentored and under-funded'. Um Investments in Frauen-geführte Teams zu stärken, sollte man Investor:innen in Bezug auf ihren Bias weiterbilden, weibliche VCs fördern und Investments in Frauen-geführte Unternehmen honorieren.”

Doch damit Frauenförderung im Startup- und VC-Sektor funktioniert, braucht es einen verbesserten Kapitalzugang, darunter “spezielle Venture-Capital-Fonds wie Fund F oder staatliche Matching-Funds für Investor:innen”, so Wundsam. Außerdem schlägt sie steuerliche Anreize für Investor:innen vor, die in “Female Startups” investieren.

Fördern, finanzieren und feiern

Kontextualisieren sollte man das Frauen-Startup-Thema auch. Angesichts der anhaltenden Rezession braucht es gerade jetzt ”skalierende Unternehmen, um in Österreich und Europa weiterhin wirtschaftlich kompetitiv zu sein und unseren Wohlstand zu erhalten”, so Wundsam.

“Aus sozialer und ökologischer Sicht braucht es die klügsten Köpfe, die mit neuen Ideen die Herausforderungen unserer Zeit angehen - von der Klimakrise über das veraltete Pensionssystem bis hin zu Gesundheitsrisiken”, sagt Wundsam weiter.

Dass es sich gerade angesichts einer derartigen Komplexität als logisch erweisen würde, Diversität in Unternehmen und damit eine Vielfalt an Wissen und Lösungskompetenzen zu fördern, sieht auch Hannah Wundsam als notwendigen Weg:

“Diverse Teams gestalten nachweislich nachhaltigere, profitablere und erfolgreiche Unternehmen. Daher sollte es im Sinne jedes Unternehmens und der Gesellschaft allgemein sein, Gründerinnen zu fördern, ihre Ideen zu finanzieren und ihre Erfolge zu feiern.”

Neujahrswunsch

Schließlich formuliert Wundsam ihren Neujahrswunsch mit den Worten: “Let us put our money where our mouth is. Wir sprechen schon so lange darüber, dass es gesellschaftlich wichtig und finanziell sinnvoll ist, Gründerinnen zu fördern. Trotzdem passiert, abgesehen von den großartigen Initiativen von Female Founders, noch relativ wenig.”

Um das zu ändern, bräuchte es als ersten Schritt “mehr weibliche Investorinnen in VCs“. Um das Problem allerdings an der Wurzel zu packen, wünscht sich Wundsam, “Mädchen schon in der Schule zu ermutigen, ihren Stärken nachzugehen und ihre Ideen umzusetzen. So, wie es die Youth Entrepreneurship Week macht.”

Lange Rede, langer Sinn

Einige Zeilen und Forderungen später wissen wir: Unser Gender Gap ist nicht ein-, sondern vielschichtig. Genauso wie dessen Lösungsansätze. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, wie Frauen gleichberechtigt in das Wirtschafts- und Sozialsystem integriert werden und dieses mit ihrer Leistung stärken können.

Dass sich eine Umstrukturierung und Re-Definition bisheriger Strukturen und Glaubenssätze nicht nur positiv auf unser Bildungs- und Sozialsystem, sondern auch positiv auf Wirtschaft und Umwelt auswirken könnte, sollte mittlerweile Grund genug sein, um den Ball der Gleichberechtigung ins Rollen zu bringen.

Sollte dieser im Rollen auch noch die gläserne Decke durchbrechen und sie zu einem Phänomen werden lassen, dass sich lediglich in Geschichtsbüchern lesen lässt, können wir uns im nächsten Jahresrückblick auf andere Zahlen und eine etwas bessere wirtschaftliche Großwetterlage freuen. Doch das bleibt eine Geschichte für 2025.

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Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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